Oracle BI en JD Edwards: De Kracht van Big Data Ontgrendeld

Oracle BI – Overpeinzingen (10) – Cadran publiceert een reeks blogs en artikelen over Oracle Business Intelligence in combinatie met JD Edwards ERP. In deze artikelen bespreken we ideeën en inzichten die helpen bij de juiste keuzes voor het gebruik en de implementatie van beide systemen. In dit artikel gaan we in op Big Data.

Wat is Big Data

Recent zag ik een TED-lezing tegen over big data. In 15 minuten bespreekt hij zowel de voordelen als de risico’s en deelt hij zijn visie op de toekomst. Een opvallend voorbeeld uit zijn lezing gaat over de ontwikkeling van de schaakcomputer: naarmate het programma zichzelf ‘leerde’ door duizenden partijen te spelen, werd het steeds sterker – tot het punt waarop de programmeur het niet meer kon verslaan. Door een groeiende database van gespeelde partijen werd Big Data in feite geboren.

Bij Big Data draait alles om de kracht van grote hoeveelheden informatie: hoe groter en gedetailleerder de dataset, hoe betrouwbaarder de conclusies. Intelligente algoritmen brengen verbanden aan het licht, en de technologie verbetert snel, met eindeloze mogelijkheden in zicht.

Bij Big Data geldt uiteraard de wet van de grote getallen. Hoe breder en dieper de set aan informatie, hoe betrouwbaarder de conclusies, die er uit getrokken worden. De intelligentie in de vorm van algoritmes, die deze conclusies en redengevende verbanden tussen data aan het licht kunnen brengen, is de afgelopen jaren in hoog tempo verbeterd en het einde van deze ontwikkelingen is nog lang niet in zicht.

Ongeordende Data

Big Data begint vaak met ongeordende data – denk aan e-mails of documenten zonder labels of structuur. Wanneer een klant een klacht mailt over een product, heeft deze informatie nog geen vaste structuur. Pas door de data te lezen en kenmerken zoals het product of type klacht toe te wijzen, ontstaat er een duidelijke indeling. Met Big Data kunnen grote hoeveelheden ongeordende data leiden tot waardevolle inzichten. Slimme algoritmen genereren zelf de metadata, zoals tijd of locatie, en naarmate meer data wordt toegevoegd, worden de patronen steeds betrouwbaarder.

Technologie

Traditionele databases kunnen de enorme hoeveelheden ongestructureerde data vaak niet aan. Technieken zoals NoSQL en Hadoop bieden oplossingen voor het verwerken van deze data. Dergelijke databases zijn ideaal voor het vinden van bredere inzichten, zoals het opsporen van trends in een geografisch gebied. Ze kunnen wellicht niet exacte omzetcijfers geven, maar ze kunnen wel een overzicht bieden van bijvoorbeeld populaire locaties voor restaurants binnen een straal van 10 kilometer.

Data Discovery

Big Data is pas waardevol wanneer er analyses op worden uitgevoerd. De technologie helpt verbanden te vinden, maar de eindconclusies worden nog steeds door analisten getrokken. Dit proces, ook wel Data Discovery genoemd, combineert menselijke expertise met de kracht van technologie, waarbij de software steeds beter wordt in het structureren van toekomstige data.

Van Big Data naar Small Data

Uiteindelijk draait het vaak om de grote lijnen of juist om uitzonderingen. Als we bijvoorbeeld alle temperatuurmetingen wereldwijd verzamelen, ontstaat er een enorme dataset. Deze grote hoeveelheid informatie maakt het mogelijk om belangrijke conclusies te trekken, zoals de verwachte temperatuurstijging over 50 jaar.

Van ongeordende Data naar Structured Data

Big Data kan helpen om van ongeordende data (zoals e-mails over klantklachten) naar gestructureerde data te gaan. Technologie kan automatisch kenmerken zoals product, klachtsoort en datum herkennen en vastleggen. Dit helpt om deze informatie uiteindelijk om te vormen tot goed georganiseerde, makkelijk te analyseren data in een database.

Praktische toepassingen van Big Data

Een voorbeeld: een passagier op Schiphol klaagt via Twitter over een lange wachttijd voor zijn bagage. Kort daarna brengt een medewerker zijn bagage en biedt excuses aan. De passagier plaatst een positief bericht en de ervaring verandert van negatief naar positief.

Ook een fabrikant van digitale weerstations maakt handig gebruik van Big Data. Deze weerstations verzamelen informatie over temperatuur, luchtvochtigheid en luchtdruk en sturen deze door naar de servers van de leverancier. De grote hoeveelheid data biedt een betrouwbaar beeld van het weer in verschillende gebieden en kan zelfs nauwkeurige weersvoorspellingen mogelijk maken.

Big Data biedt de juiste informatie op het juiste moment en kan organisaties ondersteunen bij het nemen van betere beslissingen. Met de opkomst van Internet of Things (IoT) wordt het aantal verbonden apparaten alleen maar groter. Big Data groeit exponentieel in omvang en snelheid. De mogelijkheden zijn er; het is nu aan ons om waarde te halen uit de data.